[发明专利]一种用于更新神经网络预测模型的方法和装置

摘要

本发明提供一种用于更新神经网络预测模型的方法和装置，所述方法包括：获取当前训练样本；对预设的第一预测模型进行训练，得到第二预测模型；通过模型解释工具，得到利用第一预测模型所预测的第一对象的各种特征的重要度所组成的第一特征重要度集合、以及利用第二预测模型所预测的第二对象的各种特征的重要度所组成的第二特征重要度集合；计算第一特征重要度集合与第二特征重要度集合之间的相似度；将相似度与预设阈值进行比较：如果相似度大于或等于预设阈值，则将第一预测模型更新为第二预测模型；如果相似度小于预设阈值，则不更新第一预测模型。本发明的方法和装置在为神经网络预测模型提供及时且可靠的更新的同时，具备可解释性。